Finansal Gazetecilikte Yapay Zeka: Bloomberg hatalı AI özeti ile savaşıyor

AI uygulaması günlük kullanım için uygun mu? Bloomberg'in otomatik özetlerle engebeli başlangıcı

Yapay zekanın gazeteciliğe entegrasyonu, mevcut Bloomberg'in gösterdiği gibi medya şirketlerine karmaşık zorluklarla sunulmaktadır. Finansal Öğretim Servisi, Ocak 2025'ten bu yana makaleleri için AI tarafından üretilen özetleri deniyor, ancak en az 36 yanlış özeti düzeltmek zorunda kaldı. Bu durum, özellikle otomatik içeriğe doğruluk, güvenilirlik ve güven ile ilgili olarak editoryal alanda AI sistemlerinin uygulanmasındaki zorlukları göstermektedir. Aşağıdaki bölümler Bloomberg'deki belirli sorunlara ışık tuttu, bunları genel AI zorlukları bağlamında belirledi ve AI'nın gazetecilikte başarılı bir şekilde entegrasyonu için olası çözümleri tartıştı.

İçin uygun:

• Güvenilir AI: Avrupa'nın Trump kartı ve yapay zekada öncü bir rol üstlenme şansı

Bloomberg'in AI tarafından oluşturulan içeriğe sorunlu girişi

AI toplantılarının duyarlılığı

Finansal haberler için dünyanın önde gelen şirketi olan Bloomberg, 2025'in başlarında makalelerinin başında mermi noktalarını özet olarak yerleştirmeye başladı. Bununla birlikte, 15 Ocak'taki bu girişten bu yana, şirketin AI üretilen içeriğin doğruluğu ile ilgili önemli sorunları gösteren bu otomatik özetlerin en az üç düzine düzeltmesi gerekiyordu. Bu sorunlar, kesin finansal raporlama ile bilinen ve bilgilerinin genellikle yatırım kararları üzerinde doğrudan etkisi olabilen Bloomberg gibi bir şirket için sorunludur. Çok sayıda düzeltme ihtiyacı, bu yeni teknolojinin güvenilirliğine olan güveni zayıflatır ve gazetecilikte AI sistemlerinin erken uygulanması hakkında sorular gündeme getirir.

Bloomberg, Başkan Trump'ın planlanan AutoZölle'sini bildirdiğinde özellikle önemli bir hata meydana geldi. Gerçek makale, Trump'ın aynı gün tarifeleri açıklayacağını doğru bir şekilde ifade ederken, AI tarafından oluşturulan özet, daha kapsamlı bir gümrük önleminin zamanı hakkında yanlış bilgiler içeriyordu. Başka bir durumda, bir AI özeti, Başkan Trump'ın 2024'te Kanada'ya karşı zaten tarifeler uyguladığını iddia etti. Bu tür hatalar, yapay zekanın, olağandışı test edilen otomatik içerik yayınlandığında karmaşık mesajların ve risklerin yorumlanmasında sınırlarını göstermektedir.

Yanlış tarihe ek olarak, hatalar ayrıca yanlış sayılar ve insanlar veya kuruluşlar hakkındaki eylemlerin veya ifadelerin yanlış atıflarını da içeriyordu. Genellikle “halüsinasyonlar” olarak adlandırılan bu tür hatalar, AI sistemleri için özel bir zorluğu temsil eder, çünkü makul görünebilirler ve bu nedenle kapsamlı bir insan incelemesi olup olmadığını tanımak zordur. Bloomberg'deki bu hataların sıklığı, sağlam inceleme süreçlerine duyulan ihtiyacın altını çiziyor ve kullanılan AI teknolojisinin olgunluğu hakkında sorular ortaya koyuyor.

Bloomberg'in AI sorunlarına tepkisi

Resmi bir açıklamada Bloomberg, AI üretilen özetlerin yüzde 99'unun editoryal standartlara karşılık geleceğini vurguladı. Kendi ifadelerine göre, şirket her gün binlerce makale yayınlıyor ve bu nedenle hata oranını nispeten düşük görüyor. Kendi ifadelerine göre, Bloomberg şeffaflığa önem verir ve gerekirse düzeltir veya güncellenmiş öğeleri düzeltir. Ayrıca gazetecilerin AI üretilen bir özetin yayınlanıp yayınlanmadığı üzerinde tam kontrole sahip oldukları da vurgulanmıştır.

Bloomberg genel yayın yönetmeni John Micklethwait, AI özetinin nedenlerini 10 Ocak'ta Londra Üniversitesi City St. George's'ta bir konferansa dayanan bir makalede anlattı. Müşterilerin onları takdir ettiklerini açıkladı, çünkü gazeteciler daha şüpheciken bir hikayenin ne olduğunu hızlı bir şekilde anlayabiliyorlar. Gazetecilerin okuyucuların sadece özetlere güvenebileceğinden ve artık gerçek hikayeyi okumadığından korktuğunu itiraf etti. Bununla birlikte, Micklethwait, bir AI özetinin değerinin sadece altta yatan tarihin kalitesine bağlı olduğunu ve insanların hala çok önemli olduğunu vurguladı.

Bir Bloomberg sözcüsü New York Times'a özetlerle ilgili geri bildirimin genellikle olumlu olduğunu ve şirketin deneyimi geliştirmeye devam ettiğini söyledi. Bu ifade, Bloomberg'in özetler için AI kullanma stratejisini kullanma sorunlarına rağmen yakalamak istediğini, ancak kullanılan teknolojinin kalite güvencesi ve iyileştirilmesine daha fazla odaklanarak yakalamak istediğini göstermektedir.

Gazetecilikte AI: Endüstri ile ilgili bir konu

AI ile diğer medya şirketlerinin deneyimleri

Bloomberg, AI'nın gazetecilik süreçlerine entegrasyonunu deneyen tek medya şirketi değil. Birçok haber kuruluşu, bu yeni teknolojiyi raporlama ve editoryal çalışmalarınıza en iyi nasıl entegre edebileceğinizi bulmaya çalışmaktadır. Gannett gazete zinciri, makaleleriniz için benzer AI üretilen özetler kullanır ve Washington Post, yayınlanmış posta öğelerinden gelen sorulara cevap veren “Post'a Sor” adlı bir araç geliştirmiştir. Bu geniş evlat edinme, ilişkili risklere ve zorluklara rağmen, medya endüstrisinin AI teknolojilerine büyük ilgisini göstermektedir.

AI araçlarıyla ilgili sorunlar da diğer medya şirketlerinde meydana gelmiştir. Mart ayının başında, Los Angeles Times, teknoloji Ku Klux-Klan'ı ırkçı bir organizasyondan başka bir şey olarak tanımladıktan sonra AI aracını bir fikir makalesinden çıkardı. Bu olay, Bloomberg'in karşılaştığı zorlukların izole edilmediğini, ancak AI'nın gazeteciliğe entegrasyonu ile ilgili daha geniş problemler için semptomatik olarak olduğunu göstermektedir. Teknolojinin, özellikle hassas veya karmaşık konularda, insan gözetimi olmadan güvenilir bir şekilde çalışacak kadar olgun olmadığı bir model vardır.

Bu örnekler, bir yandan AI tarafından inovasyon arzusu ve verimlilik arzusu ile diğer yandan gazetecilik standartlarını ve doğruluğunu koruma ihtiyacını göstermektedir. Medya şirketleri dengeleme eylemi yapmak zorundadır: okuyucularının güvenini riske atmadan veya temel gazetecilik ilkelerinden ödün vermeden AI'nın avantajlarından yararlanmak istiyorlar. Bloomberg'in deneyimleri ve diğer haber kuruluşları, tüm endüstri için gazetecilikteki yapay zekanın olasılıkları ve sınırları hakkında önemli öğretiler olarak hizmet vermektedir.

İçin uygun:

• Yapay zekanın tereddütlü kullanımının bir nedeni: İK yöneticilerinin %68'i şirketlerde yapay zeka konusundaki bilgi eksikliğinden şikayetçi

Finansal gazetecilikte özel zorluk

Bloomberg'in önde gelen istihbarat hizmetlerinden biri olarak hareket ettiği finans sektöründe, doğruluk ve güvenilirlik gereksinimleri özellikle yüksektir. Yatırımcılar ve finans uzmanları bu habere dayanarak kararlar aldığından, yanlış bilgilerin etkilerinin önemli finansal sonuçları olabilir. Bu özel sorumluluk, AI teknolojilerinin finansal gazeteciliğe entegrasyonunu, raporlamanın diğer alanlarından daha da büyük bir zorluk haline getirir.

İlginç bir şekilde, “Generalist-KI”, Bloomberg'in özel KI'sını alan adında FinancialBery analizi aştı. Bloomberg, kendi finansal AI'sının geliştirilmesine en az 2,5 milyon dolar yatırım yaptı, ancak Mart 2023'ün sonunda tanıtımdan bir yıl sonra bile ChatGPT ve GPT-4 gibi General AI modellerinin bu alanda daha iyi sonuçlar sağladığı anlaşıldı. Bu, yapay zeka alanındaki hızlı gelişmeyi ve genel modeller giderek daha verimli hale geliyorsa şirketlerin özel çözümlere ayak uydurmaları zorluğunu göstermektedir.

Yapay Zeka ve XR 3D İşleme Makinesi: Xpert.Digital'in kapsamlı bir hizmet paketi, AR-GE XR, PR ve SEM ile beş kat uzmanlığı - Resim: Xpert.Digital

Xpert.Digital, çeşitli endüstriler hakkında derinlemesine bilgiye sahiptir. Bu, spesifik pazar segmentinizin gereksinimlerine ve zorluklarına tam olarak uyarlanmış, kişiye özel stratejiler geliştirmemize olanak tanır. Pazar trendlerini sürekli analiz ederek ve sektördeki gelişmeleri takip ederek öngörüyle hareket edebilir ve yenilikçi çözümler sunabiliriz. Deneyim ve bilginin birleşimi sayesinde katma değer üretiyor ve müşterilerimize belirleyici bir rekabet avantajı sağlıyoruz.

Bununla ilgili daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz:

• Xpert.Digital'in 5 kat uzmanlığını tek bir pakette kullanın - ayda yalnızca 500 €'dan başlayan fiyatlarla

Üretken yapay zekanın temel zorlukları

AI modellerinde halüsinasyon problemi

Bloomberg'in özetlerinde de netleşen AI sistemleri için en temel zorluklardan biri, “halüsinasyonlar” sorunudur-yani AI modellerinin makul bir şekilde sonbaharda ortaya çıkma eğilimi, ancak aslında yanlış bilgi. Bu sorun, AI sistemleri kendilerine verilen bilgilerin ötesine geçen içerik ürettiğinde veya verileri yanlış yorumladıklarında ortaya çıkar. Bu tür halüsinasyonlar, sadık ve doğruluğun çok önemli olduğu gazetecilikte özellikle sorunludur.

Bloomberg'in yaşadığı sorunlar tam olarak bu tür halüsinasyonlardır: Trump'ın otomobil görevlerinin giriş tarihi gibi AI “icat edilmiş” veriler, Trump'ın 2024'te Kanada'ya karşı tarifeler uygulayacağını iddia etti. Bu tür hata, özellikle karmaşık bilginin kesin yorumlanması söz konusu olduğunda, mevcut AI teknolojisinin sınırlarının altını çiziyor.

Uzmanlar, halüsinasyonların çeşitli faktörler tarafından tetiklenebileceğini, diğer şeylerin yanı sıra eğitim istemlerinin ve metinlerin kodlanması yoluyla tetiklenebileceğini göstermektedir. Büyük Dil Modelleri (LLMS) terimleri bir dizi sayıyla bağlar, bu nedenle adlandırılmış vektör kodlamaları. “Banka” (hem bir finansal kurumu hem de oturmayı tanımlayabilen) gibi belirsiz kelimeler söz konusu olduğunda, belirsizlikten kaçınmak için anlam başına kodlama olabilir. Temsillerin ve metinlerin kodlanması ve kodlanmasındaki her hata, üretken AI halüsinasyonuna yol açabilir.

AI kararlarının şeffaflığı ve anlaşılabilirliği

AI sistemleri ile ilgili bir başka temel sorun, karar alma süreçlerinizin şeffaflığı ve izlenebilirliği eksikliğidir. Bazı AI yöntemleriyle, belirli bir tahminin veya belirli bir sonucun nasıl ortaya çıktığı veya bir AI sisteminin belirli bir soru durumunda neden belirli bir cevaba ulaştığı anlaşılamaz. Genellikle “kara kutu problemi” olarak adlandırılan bu şeffaflık eksikliği, yayınlanmadan önce hataları tanımlamayı ve düzeltmeyi zorlaştırır.

İzlenebilirlik, içerikle ilgili kararların şeffaf ve haklı olması gereken gazetecilik gibi alanlarda özellikle önemlidir. Bloomberg ve diğer medya şirketleri AI'larının neden yanlış özetler ürettiğini anlayamıyorlarsa, sistemik iyileştirmeler yapmak zor olacaktır. Bunun yerine, hatalar zaten meydana geldikten sonra reaktif düzeltmelere güvenirler.

Bu zorluk, iş ve bilim uzmanları tarafından da tanımlanmaktadır. Öncelikle teknik bir zorluk olmasına rağmen, belirli uygulama alanlarında sosyal veya yasal bir perspektiften sorunlu sonuçlara da yol açabilir. Bloomberg örneğinde, bu, okuyucular arasında veya en kötü durumda yanlış bilgilere dayanan finansal kararlara güven kaybına yol açabilir.

Veri kalitesi ve kapsamına bağımlılık

Ayrıca, AI'ya dayalı uygulamalar veri ve algoritmaların kalitesine bağlıdır. Bu şekilde, veri veya algoritmalardaki sistematik hatalar, kullanılan verilerin boyutu ve karmaşıklığı açısından genellikle tanınamaz. Bu, Bloomberg ve diğer şirketlerin AI sistemlerini uygularken uğraşması gereken bir başka temel zorluktur.

Veri miktarı ile ilgili sorun - AI, komutların işlenmesinde yalnızca nispeten küçük “bağlam pencereleri” dikkate alabilir, istemi, son yıllarda gerçekten küçüldü, ancak bir meydan okuma olmaya devam ediyor. Google Ki modeli “Gemini 1.5 Pro 1m” zaten 700.000 kelime veya bir saat video, OpenAAI'dan en iyi GPT modelinden 7 kat daha fazla işleyebilir. Bununla birlikte, testler yapay zekanın veri arayabileceğini, ancak ilişkileri toplamakta zorluk çekebileceğini göstermektedir.

İçin uygun:

• Maliyet azaltma ve verimliliğin optimizasyonu baskın iş prensipleri-ai riski ve doğru AI modelinin seçimidir

Çözüm yaklaşımları ve gelecekteki gelişmeler

İnsan gözetimi ve editoryal süreçler

Bloomberg'in yaşadığı sorunlara bariz bir çözüm, AI tarafından üretilen içeriğin insan izlemesinin artmasıdır. Bloomberg, gazetecilerin AI üretilen bir özetin yayınlanıp yayınlanmadığı üzerinde tam kontrole sahip olduklarını zaten vurguladı. Bununla birlikte, bu kontrol etkili bir şekilde kullanılmalıdır, yani editörlerin yayınlanmadan önce AI zirvelerini kontrol etmek için yeterli zamana sahip olması gerekir.

Hataları en aza indirmek için AI tarafından oluşturulan içeriği kontrol etmek için sağlam editoryal süreçlerin uygulanması çok önemlidir. Bu, tüm AI zirvelerinin yayınlanmadan önce en az bir insan editör tarafından kontrol edilmesi veya belirli bilgi türlerinin (veri, sayılar veya atıflar gibi) özellikle iyice kontrol edildiğini içerebilir. Bu tür işlemler iş yükünü arttırır ve böylece AI tarafından verimlilik kazanımlarının bir kısmını azaltır, ancak doğruluğu ve güvenilirliği korumak için gereklidir.

AI modellerinde teknik iyileştirmeler

AI modellerinin kendisinin teknik gelişimi, mevcut sorunları çözmek için bir başka önemli yaklaşımdır. Zaten GPT-4 ile halüsinasyonlar, selefi GPT-3.5'e kıyasla önemli ölçüde azalmıştır. Antropik “Claude 3 Opus” dan en son model, ilk testlerde daha az halüsinasyon göstermektedir. Yakında ses modellerinin hata oranı ortalama insanınkinden daha düşük olmalıdır. Bununla birlikte, AI dil modelleri bilgisayarların aksine, bir sonraki duyuruya kadar muhtemelen kusursuz olmayacaktır.

Umut verici bir teknik yaklaşım “uzmanların karışımıdır”: Bir kapı ağına birkaç küçük özel model bağlanır. Sisteme girmek kapı tarafından analiz edilir ve daha sonra gerekirse bir veya daha fazla uzmana aktarılır. Sonunda, genel bir kelimenin cevapları birleştirilir. Bu şekilde, tüm modelin her zaman karmaşıklığında aktif hale gelmesi önlenebilir. Bu tür mimari, belirli bilgi veya alan adları için özel modeller kullanarak potansiyel olarak doğruluğu artırabilir.

Gerçekçi beklentiler ve şeffaf iletişim

Sonuçta, AI sistemlerinden gerçekçi beklentilere sahip olmak ve becerileri ve sınırları arasında şeffaf bir şekilde iletişim kurmak önemlidir. AI sistemleri bugün belirli bir uygulama bağlamı için özel olarak tanımlanmıştır ve insan zekasıyla karşılaştırılabilir olmaktan uzaktır. Bu bilgi, gazetecilik ve diğer alanlarda AI'nın uygulanmasına yol açmalıdır.

Bloomberg ve diğer medya şirketleri AI kullanımı hakkında şeffaf bir şekilde iletişim kurmalı ve AI tarafından oluşturulan içeriğin yanlış olabileceğini açıkça belirtmelidir. Bu, AI tarafından üretilen içeriğin açık etiketlenmesi, şeffaf hata düzeltme işlemleri ve kullanılan teknoloji sınırları arasında açık iletişim ile yapılabilir. Bu şeffaflık, hatalar meydana gelse bile okuyucunun güvenini korumaya yardımcı olabilir.

AI entegrasyonu insan olmadan gazetecilikte neden başarısız oluyor?

Bloomberg'in yapay zeka üretilen özetleri ile ilgili deneyimleri, yapay zekanın gazeteciliğe entegrasyonundaki karmaşık zorlukları göstermektedir. Ocak ayından bu yana düzeltilmesi gereken en az 36 hata, potansiyeline rağmen, teknolojinin kapsamlı insan gözetimi olmadan güvenilir bir şekilde kullanılacak kadar olgun olmadığını göstermektedir. Bloomberg'in karşılaştığı sorunlar benzersiz değildir, ancak halüsinasyonlar, şeffaflık eksikliği ve yüksek kaliteli verilere bağımlılık gibi AI'nın temel zorluklarını yansıtır.

Yapay zekanın gazeteciliğe başarılı bir şekilde entegrasyonu için çeşitli yaklaşımlar gereklidir: AI tarafından üretilen içeriğin gözden geçirilmesi için sağlam editoryal süreçler, AI modellerinde sürekli teknik iyileştirmeler ve kullanılan teknolojinin becerileri ve sınırları hakkında şeffaf iletişim. Bloomberg'in deneyimi, benzer AI uygulamalarını planlayan diğer medya şirketleri için değerli bir ders olarak hizmet edebilir.

Yapay zeka merkezli gazeteciliğin geleceği, gazetecilik standartlarından ödün vermeden AI'nın verimlilik kazanımlarını ve yenilikçi olasılıklarını kullanmanın ne kadar iyi olduğuna bağlıdır. Anahtar, teknolojiyi insan gazetecilerini değiştirmek yerine destekleyen bir araç olarak gören dengeli bir yaklaşımdır. Bloomberg'den John Micklethwait'in uygun bir şekilde belirttiği gibi: "Bir AI özeti sadece dayandığı hikaye kadar iyidir. Ve insanlar hala hikayeler için önemlidir."

☑️ Strateji, danışmanlık, planlama ve uygulama konularında KOBİ desteği

☑️ Dijital stratejinin ve dijitalleşmenin oluşturulması veya yeniden düzenlenmesi

☑️ Uluslararası satış süreçlerinin genişletilmesi ve optimizasyonu

☑️ Küresel ve Dijital B2B ticaret platformları

☑️ Öncü İş Geliştirme

Konrad Wolfenstein

Kişisel danışmanınız olarak hizmet etmekten mutluluk duyarım.

Aşağıdaki iletişim formunu doldurarak benimle iletişime geçebilir veya +49 89 89 674 804 (Münih) .

Ortak projemizi sabırsızlıkla bekliyorum.

Xpert.Digital, dijitalleşme, makine mühendisliği, lojistik/intralojistik ve fotovoltaik konularına odaklanan bir endüstri merkezidir.

360° iş geliştirme çözümümüzle, tanınmış firmalara yeni işlerden satış sonrasına kadar destek veriyoruz.

Pazar istihbaratı, pazarlama, pazarlama otomasyonu, içerik geliştirme, halkla ilişkiler, posta kampanyaları, kişiselleştirilmiş sosyal medya ve öncü yetiştirme dijital araçlarımızın bir parçasıdır.

Daha fazla bilgiyi şu adreste bulabilirsiniz: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus